本書特色
‧必備的DX知識：類比資訊資料化、作業的自動化（系統化、AI辨識、AI執行）、決策的高度化；人才與軟硬體資源；機器學習（演算法、建立訓練資料、建構模型、精確度評估）
‧有效的解決know-how：掌握整理運作現況與問題假設→重新規劃DX後的業務流程→篩選應優先推動的重點改善措施
‧具體的實作案例：POS資料可視化的實作、預測模型的實作、跨部門整合預測模型（LTV顧客終身價值）
透過DX理出問題點，推動更有效率的業務流程；
建構模型分析資料，據以制定改善措施，創造獲利模式
DX（數位轉型）是指「以數位技術改變企業的業務」，透過AI科技的輔助，可讓業務流程與機制數位化、作業自動化，並透過資料分析及模型建構（如本書實作案例：利用POS資料深入分析獲利驅動因素，找出獲利模式；建立預測模型，提示客戶解約風險，制定改善措施；模擬評估顧客在一家企業不同通路的購物模式，跨部門整合，讓未來整體獲利達最大化），提升判斷與決策的精確度，讓企業經營可持續進化，並增加市場競爭力。
本書是為了肩負全公司DX推進與落實的負責人而寫。作者綜整過去與客戶反覆試錯的經驗和know-how，涵蓋基本知識篇及實作篇，完整說明企業如何一步步將資料轉化為決策、將模型設計落實於營運計畫。這不只是一本介紹機器學習或資料分析的技術書，更是一本協助企業將DX從概念落實到現場實務的實戰工具書。
‧必備的DX知識：類比資訊資料化、作業的自動化（系統化、AI辨識、AI執行）、決策的高度化；人才與軟硬體資源；機器學習（演算法、建立訓練資料、建構模型、精確度評估）
‧有效的解決know-how：掌握整理運作現況與問題假設→重新規劃DX後的業務流程→篩選應優先推動的重點改善措施
‧具體的實作案例：POS資料可視化的實作、預測模型的實作、跨部門整合預測模型（LTV顧客終身價值）
透過DX理出問題點，推動更有效率的業務流程；
建構模型分析資料，據以制定改善措施，創造獲利模式
DX（數位轉型）是指「以數位技術改變企業的業務」，透過AI科技的輔助，可讓業務流程與機制數位化、作業自動化，並透過資料分析及模型建構（如本書實作案例：利用POS資料深入分析獲利驅動因素，找出獲利模式；建立預測模型，提示客戶解約風險，制定改善措施；模擬評估顧客在一家企業不同通路的購物模式，跨部門整合，讓未來整體獲利達最大化），提升判斷與決策的精確度，讓企業經營可持續進化，並增加市場競爭力。
本書是為了肩負全公司DX推進與落實的負責人而寫。作者綜整過去與客戶反覆試錯的經驗和know-how，涵蓋基本知識篇及實作篇，完整說明企業如何一步步將資料轉化為決策、將模型設計落實於營運計畫。這不只是一本介紹機器學習或資料分析的技術書，更是一本協助企業將DX從概念落實到現場實務的實戰工具書。
